Initial commit — generate-hypothesis skill

Standalone Claude Code skill repo extracted from CVGL vault (.claude/skills/generate-hypothesis/). Generates testable If/Then/Because hypotheses for the NADEZHDA / SOFIA research project from the literature library. Contents: - SKILL.md — behaviour spec (6-phase pipeline, output contract) - README.md — human-facing entry: when to use, install, examples - templates/hypothesis_full.md — full template (8 required sections) - templates/hypothesis_compact.md — short draft template - reference/method_taxonomy.md — methods to NADEZHDA components mapping Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-04 10:43:03 +03:00
commit f374b0dafc
6 changed files with 546 additions and 0 deletions
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,58 @@
+# Python build artifacts
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.egg-info/
+*.egg
+.eggs/
+build/
+dist/
+
+# Virtual environments
+.venv/
+venv/
+env/
+ENV/
+.python-version
+
+# Coverage / testing
+.coverage
+.coverage.*
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.pytest_cache/
+.mypy_cache/
+.ruff_cache/
+.dmypy.json
+
+# IDE / OS
+.idea/
+.vscode/
+!.vscode/settings.json
+!.vscode/launch.json
+!.vscode/extensions.json
+*.swp
+*.swo
+*~
+.DS_Store
+Thumbs.db
+desktop.ini
+
+# Jupyter
+.ipynb_checkpoints/
+
+# Secrets — never commit
+.env
+.env.local
+*.key
+*.pem
+credentials.json
+
+# Temp
+*.log
+*.tmp
+*.bak
+*.backup
+*.orig
+~$*
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,140 @@
+# skill-claude-generate-hypothesis
+
+Claude Code skill for generating testable scientific hypotheses for the CVGL / NADEZHDA research project. Analyzes the vault's literature library, extracts evidence from analyzed papers, deduplicates against existing hypotheses, and produces structured `If / Then / Because` claims ready to drop into `2_hypotesis/`.
+
+> Behaviour spec — see [`SKILL.md`](SKILL.md). This file is the human-facing entry point.
+
+## Installation
+
+Drop this repo's contents into your vault's Claude Code skills directory:
+
+```bash
+git clone https://git.lissad.keenetic.name/Pikaliov/skill-claude-generate-hypothesis.git \
+    .claude/skills/generate-hypothesis
+```
+
+Or as a submodule, if you prefer to track upstream:
+
+```bash
+git submodule add https://git.lissad.keenetic.name/Pikaliov/skill-claude-generate-hypothesis.git \
+    .claude/skills/generate-hypothesis
+```
+
+After installation Claude Code picks up the skill on the next session. Verify with `/help` — `/generate-hypothesis` should appear in the user-invocable list.
+
+**Vault prerequisites** (referenced by the skill but not bundled here):
+- `1_lit_research/{2_backbone,3_fusion,4_reduction,5_multimodal_approach,6_cvgl}/` — paper analyses (P/B/F/R/M-prefixed)
+- `1_lit_research/СИНТЕЗ_всех_статей_для_LUPI_CVGL.md` — synthesis index
+- `2_hypotesis/cvgl/HYP_*.md` — existing hypotheses (used for dedup)
+- `0_prompts/tag_taxonomy.md` — tag whitelist for frontmatter
+- `CONVENTIONS.md` — repo-wide RU/EN split rules
+
+If you adapt the skill to another vault layout, update the path globs in [`SKILL.md`](SKILL.md) §"Фаза 2: Поиск литературы".
+
+## When to use
+
+- Designing a new experiment and need a falsifiable claim before writing code.
+- Synthesizing 5–8 related papers into one actionable research direction.
+- Exploring "what if we replaced X with Y" without re-reading the entire vault.
+- Stress-testing an idea against existing hypotheses to find duplicates or contradictions.
+
+## Invocation
+
+```text
+/generate-hypothesis "<research-question>" [Teacher|Student|Fusion|Loss|Edge|Dataset]
+```
+
+**Examples**
+
+```text
+/generate-hypothesis "Поможет ли Coupled Mamba fusion для объединения drone и satellite признаков в Student?" Fusion
+/generate-hypothesis "Снизит ли GGeM с FP16 кэшем latency на Jetson?" Edge
+/generate-hypothesis "Заменит ли DINOv3-L текущий DINOv2-L Teacher?" Teacher
+```
+
+## What it does (6 phases)
+
+| # | Phase | Output |
+|---|-------|--------|
+| 1 | Parse the question, route to the right NADEZHDA component | component tag, keywords |
+| 2 | Targeted vault search across `1_lit_research/{2_backbone,3_fusion,4_reduction,5_multimodal_approach,6_cvgl}` and the synthesis index | 5–8 papers read |
+| 3 | Dedup against `2_hypotesis/cvgl/HYP_*.md` | extend existing or create new |
+| 4 | Extract method / numbers / limitations / applicability | per-paper evidence rows |
+| 5 | Synthesize the claim in `If / Then / Because` form (≤30 words) | hypothesis statement |
+| 6 | Render via [`templates/hypothesis_full.md`](templates/hypothesis_full.md) or [`templates/hypothesis_compact.md`](templates/hypothesis_compact.md) with frontmatter, wiki-links, math, tables | drop-in `.md` for `2_hypotesis/` |
+
+## Output contract
+
+Every produced hypothesis must have:
+
+1. **Formal claim** — `If [method], then [±X% on metric Y on dataset Z], because [mechanistic rationale]`
+2. **Confidence** — High / Medium / Low + one-line justification
+3. **Scope** — Teacher / Student / Fusion / Loss / Edge / Full system
+4. **Evidence** — 2–4 papers, wiki-linked, with concrete numbers (R@1, params, FLOPs, latency)
+5. **Falsifiable test** — baseline, metric, threshold, p-value
+6. **Experimental plan** — datasets, stages, timeline
+7. **Assumptions** — what must hold for the claim to be testable
+8. **Links** — `extends` / `contradicts` / `similar` references to existing hypotheses
+
+## Hard constraints
+
+- ❌ Никогда не выдумывать статьи, числа или wiki-links на несуществующие файлы. Если evidence отсутствует — `confidence = LOW` с явной отметкой.
+- ✅ Текст — русский, формулы и термины — английский (см. `[[../../CONVENTIONS.md]]`).
+- ✅ Каждое число должно иметь источник (откуда взято).
+- ✅ Имя файла: `HYP_<метод>_<компонент>_<суть>.md`.
+- ✅ Теги — только из `[[0_prompts/tag_taxonomy]]`.
+- ✅ Перед расширением похожей гипотезы — обязательная проверка `2_hypotesis/cvgl/HYP_*.md`, не создавать дубликат.
+
+## NADEZHDA component cheat-sheet
+
+| Component | Current state | Where the skill looks |
+|-----------|--------------|----------------------|
+| **Teacher** | DINOv3-L, ~356 M frozen, 5 modalities (sat/UAV/street-view/depth/text), Multi-FiLM-Fusion, modality dropout p=0.3 | `1_lit_research/2_backbone/`, `5_multimodal_approach/` |
+| **Student** | SOFIA v7.1 / FastViT-T12 weight-shared, 2 modalities, CVD, GGeM → 512-dim | `1_lit_research/2_backbone/`, `3_fusion/` |
+| **Fusion** | Multi-FiLM-Fusion (Teacher) / late gated (Student) | `1_lit_research/3_fusion/` |
+| **Distillation** | 7 losses (InfoNCE, LUPI-MSE, feature alignment, RKD, seg distill, CVD_MI, CVD_Recon) + GradNorm + progressive staging | `2_hypotesis/kd_hypotesis/`, `6_cvgl/` |
+| **Edge** | Jetson Orin NX, < 50 ms, INT8, ≤ 5 GFLOPs (Tiny) / ≤ 500 MB (M-preset) | `1_lit_research/4_reduction/` |
+
+Detailed taxonomy of methods → component mapping: [`reference/method_taxonomy.md`](reference/method_taxonomy.md).
+
+## File layout
+
+```
+generate-hypothesis/
+├── SKILL.md                    — full skill specification (frontmatter + 6-phase pipeline)
+├── README.md                   — this file (human entry point)
+├── templates/
+│   ├── hypothesis_full.md      — full template with all 8 required sections + tables + math
+│   └── hypothesis_compact.md   — short template for "draft" status hypotheses
+└── reference/
+    └── method_taxonomy.md      — mapping of literature methods → NADEZHDA components
+```
+
+## Allowed tools
+
+`Read`, `Glob`, `Grep`, `WebSearch` — read-only literature analysis. Skill does not write to the vault directly; the model returns the hypothesis as a code block, the user persists it under `2_hypotesis/cvgl/`.
+
+## Related skills (sibling skills in the host vault, not bundled here)
+
+- `/analyze-paper` — single-paper deep-dive that feeds evidence into this skill.
+- `/synthesize-review` — cross-paper review that the dedup phase consults.
+- `/tag-vault` — keeps the tag taxonomy in sync so frontmatter tags stay valid.
+
+## Worked example
+
+**Input:**
+
+```text
+/generate-hypothesis "Поможет ли Coupled Mamba fusion для объединения drone и satellite признаков в Student?" Fusion
+```
+
+**Expected output (sketch):**
+
+- Title: `HYP_coupled_mamba_Student_fusion.md`
+- Claim: «Если заменить bottleneck cross-attention в Student на Coupled Mamba SSM fusion, то latency на Jetson Orin NX снизится на ≥ 15 % при сохранении R@1 ± 0.5 % на University-1652, потому что SSM имеет линейную сложность O(L) против O(L²) у attention…»
+- Confidence: Medium
+- Evidence: `[[Coupled_Mamba_NeurIPS_2024]]`, `[[F35_Sigma_Siamese_Mamba]]`, `[[B6_BB_2024_Efficient VMamba]]`
+- Test: baseline = current cross-attention fusion · metric = R@1 + Jetson latency · threshold = ΔR@1 ≥ –0.5 % AND Δlatency ≤ –15 % · 5 seeds, paired t-test p < 0.05
+- Plan: 4 weeks on University-1652 + GTA-UAV, ablation per direction count
+
+See `2_hypotesis/cvgl/` for previously generated hypotheses to study the produced format.
--- a/SKILL.md
+++ b/SKILL.md
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+name: generate-hypothesis
+description: "Generate testable scientific hypotheses for CVGL research. Analyzes 240+ paper analyses in the vault, extracts methods and evidence, checks for duplicates, and produces structured hypotheses following the format 'If [method], then [result], because [rationale]'. Use when designing experiments, exploring novel approaches, or synthesizing literature into actionable research claims."
+argument-hint: "[research-question] [component: Teacher|Student|Fusion|Loss|Edge|Dataset]"
+user-invocable: true
+allowed-tools: Read Glob Grep WebSearch
+---
+
+# Генерация научной гипотезы для CVGL
+
+Сгенерируй проверяемую научную гипотезу для проекта перекрёстной геолокализации БЛА (система NADEZHDA), используя структурированное рассуждение и анализ литературы из хранилища.
+
+## Входные данные
+
+- `$ARGUMENTS` — исследовательский вопрос и целевой компонент
+- Пример: `/generate-hypothesis "Улучшит ли CVD кросс-доменный перенос?" Student`
+
+## Контекст проекта NADEZHDA
+
+**Teacher (~356M params):** DINOv2-L + LoRA, 5 модальностей (спутник, дрон, street-view, depth, text), Multi-FiLM-Fusion, modality dropout p=0.3
+
+**Student (~8.5M params):** FastViT-T12 weight-shared, 2 модальности (спутник + дрон), CVD, GGeM → 512-dim
+
+**Дистилляция:** 7 losses (InfoNCE, LUPI-MSE, feature alignment, RKD, seg distill, CVD_MI, CVD_Recon) + GradNorm + progressive staging
+
+**Edge:** Jetson Orin NX, <50ms, INT8, ≤5 GFLOPs, ≤5M params
+
+## Процесс генерации
+
+### Фаза 1: Анализ вопроса
+
+Определи:
+- Какой компонент системы затрагивает вопрос (Teacher / Student / Fusion / Loss / Edge / Dataset)
+- Какие методы из литературы релевантны
+- Ключевые слова для поиска
+
+### Фаза 2: Поиск литературы
+
+Выполни целенаправленный поиск по vault:
+
+1. **CVGL-статьи** — `1_lit_research/6_cvgl/` (P1–P66)
+2. **Backbone** — `1_lit_research/2_backbone/` (B1–B20, F1–F9)
+3. **Fusion** — `1_lit_research/3_fusion/` (F1–F13, reviews)
+4. **Reduction** — `1_lit_research/4_reduction/` (R1–R17)
+5. **Multimodal** — `1_lit_research/5_multimodal_approach/` (M1–M10)
+6. **Синтез** — `1_lit_research/СИНТЕЗ_всех_статей_для_LUPI_CVGL.md`
+
+Используй Grep для поиска ключевых слов из вопроса. Прочитай 5–8 наиболее релевантных статей.
+
+### Фаза 3: Проверка дубликатов
+
+Поиск по `2_hypotesis/cvgl/HYP_*.md` — убедись, что гипотеза не дублирует существующие. Если похожая есть — расширь или уточни её, а не создавай заново.
+
+### Фаза 4: Извлечение evidence
+
+Для каждой релевантной статьи извлеки:
+- **Метод** — что предлагается
+- **Результаты** — R@1, params, FLOPs, latency
+- **Ограничения** — что не работает
+- **Применимость** — как соотносится с компонентом из вопроса
+
+### Фаза 5: Синтез гипотезы
+
+Сформулируй гипотезу строго по формату:
+
+> **Если** [метод/подход/комбинация], **то** [измеримый результат], **потому что** [механистическое обоснование на основе литературы]
+
+Требования:
+- Формулировка ≤ 30 слов
+- Результат — количественный (±X% на метрике Y)
+- Обоснование — ссылки на 2–4 статьи
+- Фальсифицируемость — как опровергнуть
+
+### Фаза 6: Форматирование для Obsidian
+
+Используй шаблон из [templates/hypothesis_full.md](templates/hypothesis_full.md).
+
+Выход должен содержать:
+- YAML frontmatter с тегами из таксономии `[[0_prompts/tag_taxonomy]]`
+- Wiki-links на статьи: `[[P1_CVGL_2024_VimGeo...]]`
+- Wiki-links на связанные гипотезы: `[[HYP_архитектура_Student_lightweight_distillation]]`
+- Математические формулы в LaTeX
+- Comparison tables для обоснования выбора
+- Код: Python pseudo-code для ключевых компонентов
+
+Для краткого формата — [templates/hypothesis_compact.md](templates/hypothesis_compact.md).
+
+Классификацию методов по компонентам NADEZHDA см. в [reference/method_taxonomy.md](reference/method_taxonomy.md).
+
+## Требования к выходу
+
+### Обязательные секции
+1. **Формальная формулировка** — If / Then / Because
+2. **Уверенность** — High / Medium / Low + обоснование
+3. **Область** — Teacher / Student / Fusion / Full system
+4. **Evidence** — 2–4 статьи с wiki-links и конкретными числами
+5. **Фальсифицируемый тест** — baseline, метрика, threshold, p-value
+6. **Экспериментальный план** — датасеты, этапы, таймлайн
+7. **Допущения** — что должно быть истинно
+8. **Связи** — extends / contradicts / similar гипотезы из vault
+
+### Ограничения
+- НЕ выдумывай статьи или результаты — если evidence нет, укажи confidence = LOW
+- НЕ создавай wiki-links на несуществующие файлы
+- Используй русский для текста, английский для формул и терминов
+- Все метрики — с источником (откуда число)
+- Именование файла: `HYP_<метод>_<компонент>_<суть>.md`
+
+## Пример вызова
+
+```
+/generate-hypothesis "Поможет ли Coupled Mamba fusion для объединения drone и satellite признаков в Student?" Fusion
+```
+
+Ожидаемый выход: гипотеза о замене bottleneck cross-attention на Coupled Mamba SSM fusion в Student с оценкой влияния на latency и R@1, evidence из Coupled Mamba (NeurIPS 2024) и Sigma (WACV 2025), экспериментальный план на University-1652.
--- a/reference/method_taxonomy.md
+++ b/reference/method_taxonomy.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# Таксономия методов по компонентам NADEZHDA
+
+Справочник для скилла `/generate-hypothesis`: какие методы из литературы применимы к каким компонентам системы.
+
+## Teacher backbone (DINOv3-L, ~300M frozen, patch 16×16)
+
+| Метод | Источник | Применимость |
+|:------|:---------|:-------------|
+| **DINOv3-L** (SAT-493M pretraining, Register Tokens, Gram Anchoring) | F4_BB DINOv3 | **Текущий выбор** — превосходит DINOv2: +6.4 mIoU dense, satellite-native |
+| DINOv2-L self-supervised | Устаревший | Заменён на DINOv3-L |
+| GeoRSCLIP (RS-specific VL) | F2_BB | Альтернатива: domain-specific VL pretraining |
+| CrossEarth (geospatial FM) | F3_BB | Альтернатива: explicit RS domain |
+| Perception Encoder | B13 | Best features at intermediate layers |
+
+**Технические особенности DINOv3 vs DINOv2:**
+- Patch: 16×16 (не 14×14) → 256/16 = 16×16 = 256 токенов (точно)
+- Register Tokens: 4 шт. → отфильтровать перед FPN
+- Outlier dimensions: ОБЯЗАТЕЛЬНО LayerNorm перед loss-функциями
+- Frozen > fine-tuned (by design) → не нужен LoRA
+
+## Student backbone (FastViT-T12, ~8.5M, weight-shared)
+
+| Метод | Источник | Применимость |
+|:------|:---------|:-------------|
+| FastViT-T12 | HYP_Student | Текущий выбор, weight-shared drone/sat |
+| MambaVision-T | B12 | Гибрид Mamba+ViT, 4.4 GFLOPs, TensorRT |
+| Efficient VMamba | B6 | Atrous selective scan, <50 GFLOPs |
+| GroupMamba | B11 | Group-based SSM, ещё легче |
+| LEGNet | B16 | 5-8M params, <5 GFLOPs — target-size |
+| Channel Group Pooling (CGP) | P1 VimGeo | Замена FC, экономия ~40% params |
+| RepViT-M1.1 | Benchmarking FM | 8.2M, 1.7 GFLOPs |
+
+## Fusion module (Multi-FiLM-Fusion)
+
+| Метод | Источник | Применимость |
+|:------|:---------|:-------------|
+| Multi-FiLM (γ·F + β) | F14 WeatherPrompt, SSF TPAMI | Текущий выбор, <0.7% overhead |
+| Bottleneck Cross-Attention | GLEAM M3 | Sparse tokens (8/modality) |
+| Coupled Mamba | NeurIPS 2024 | Inter-modal SSM state transition, 49% faster |
+| Cross-Selective SSM Scan | Sigma WACV 2025 | Mamba-native fusion |
+| Mutable Token + Dropout | P50 MMGeo | Graceful degradation при отсутствии модальности |
+| MoE (Flex-MoE) | NeurIPS Spotlight | Arbitrary modality combinations |
+| Gated Multimodal Unit | Pipeline v1 | Sigmoid gates + weighted sum |
+
+## Loss functions (7 losses + GradNorm)
+
+| Loss | Формула | Источник | Роль |
+|:-----|:--------|:---------|:-----|
+| L_task | Symmetric InfoNCE (τ learnable, ls=0.1) | P10 Sample4Geo | Основная retrieval |
+| L_LUPI | MSE(z_S, sg(z_T_fused)) | R9 Vapnik, R6 MobileGeo | Privileged KD |
+| L_feat | MSE(proj(F_S), sg(F_T)) через Conv1×1 | R1, R14 | Intermediate distill |
+| L_RKD | |d_S(i,j) - d_T(i,j)|² | R1 | Relational KD |
+| L_seg | hard CE + soft KL | Pipeline v2 | Segmentation distill |
+| L_CVD_MI | HSIC penalty | disentangle.py | Content-viewpoint separation |
+| L_CVD_Recon | Cross-view MSE | disentangle.py | Reconstruction from content only |
+| GradNorm | Adaptive λ balancing | Pipeline v2 | Gradient dominance prevention |
+| PALW | Progressive attenuate→enhance | P47 DPHR | Альтернатива GradNorm |
+| DWBL | Dynamic weighted batch-tuple | P1 VimGeo | Hard negative emphasis |
+
+## Distillation strategies
+
+| Стратегия | Источник | Compression | R@1 |
+|:----------|:---------|:-----------|:----|
+| MobileGeo hierarchical KD | R6 | 60× | 97.15% (Univ-1652) |
+| QDFL frozen + adapters | P62 | <5M adapter | 95.00% |
+| LUPI + multi-modal teacher | R9, R3 | Theoretical | — |
+| Teacher-Assistant chain | R15 MST-Distill | При capacity gap | — |
+| Self-distillation | R4 GeoDistill | Geometry-guided | — |
+
+## Edge deployment (Jetson Orin NX)
+
+| Техника | Источник | Эффект |
+|:--------|:---------|:-------|
+| INT8 TensorRT | R5, R12 | 2-3× speedup, 1-2% R@1 drop |
+| k-scaled PTQ для Mamba | R5 | FP16 state transitions + INT8 weights |
+| All-adder networks | R12 Q-A²NN | mul→add (экспериментально) |
+| Structured pruning | R16 survey | 5% incremental |
+| ONNX export | B12 MambaVision | Native TensorRT support |
+
+## Data augmentation
+
+| Техника | Источник | Эффект |
+|:--------|:---------|:-------|
+| CHSG layout simulation | P11 GeoDTR+ | +16-22% cross-domain R@1 |
+| Orientation randomization | P16 ConGeo | Предотвращает 16% collapse |
+| Weather simulation (10 conditions) | M1 WeatherPrompt | All-weather robustness |
+| GPS→DSS hard negatives | P10 Sample4Geo | k=64, K=128, refresh every 4 epochs |
+| Modality dropout p=0.3 | P50 MMGeo | LUPI compatibility |
+
+## Датасеты
+
+| Датасет | Роль в проекте | Размер | Ключевая метрика |
+|:--------|:---------------|:-------|:-----------------|
+| University-1652 | Основной бенчмарк | 142K imgs | D→S R@1 (SOTA: 97.50%) |
+| GeoText-1652 | Text modality training | 316K+ texts | Text→Image R@1 |
+| GTA-UAV/Game4Loc | Pretraining | 33.7K+14.6K | Zero-shot transfer |
+| UAV-VisLoc | Real-world validation | 6,742 drone | Continuous map matching |
+| World-UAV | Multi-country test | 927K imgs | Rotation/height robustness |
+| CVUSA | Cross-view benchmark | 35K pairs | R@1 (SOTA: 98.97%) |
+| CVACT | Cross-domain test | 128K pairs | R@1 (SSM лучше: 81.69%) |
+| VIGOR | Hardest benchmark | 90K+105K | Same-area R@1 |
+| SUES-200 | Multi-altitude | 24K real | AP across 4 heights |
--- a/templates/hypothesis_compact.md
+++ b/templates/hypothesis_compact.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+type: hypothesis
+status: draft
+date: YYYY-MM-DD
+tags: [task/experiment, component/COMPONENT, method/METHOD]
+author: claude
+---
+
+# Гипотеза: [Краткая формулировка]
+
+**Если** [метод], **то** [результат], **потому что** [обоснование].
+
+**Уверенность:** [High/Medium/Low] | **Область:** [компонент NADEZHDA]
+
+## Evidence
+
+- [[P{N}_...]]: [что показывает, R@1 = ...%]
+- [[P{N}_...]]: [что показывает]
+
+## Тест
+
+- **Baseline:** [метод]
+- **Метрика:** [R@1 на University-1652]
+- **Threshold:** ΔR@1 ≥ [X]%
+- **Таймлайн:** [N] недель
+
+## Допущения
+
+1. [Ключевое допущение]
+
+## Связи
+
+- Расширяет: [[HYP_...]]
--- a/templates/hypothesis_full.md
+++ b/templates/hypothesis_full.md
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+type: hypothesis
+status: draft
+date: YYYY-MM-DD
+tags: [task/experiment, hypothesis/HYPOTHESIS_TAG, component/COMPONENT, method/METHOD, arch/ARCH]
+related: ["[[связанная_гипотеза]]", "[[связанная_статья]]"]
+author: claude
+---
+
+# Гипотеза: [Краткая формулировка, ≤15 слов]
+
+## 1. Формальная формулировка
+
+**Если** [метод / подход / архитектурное решение],
+**то** [измеримый результат: ±X% на метрике Y на датасете Z],
+**потому что** [механистическое обоснование со ссылками на литературу].
+
+- **Уверенность:** [High / Medium / Low] — [1 предложение: почему такой уровень]
+- **Область:** [Teacher training / Student distillation / Fusion module / Loss design / Edge deployment / Full system]
+- **Связь с NADEZHDA:** [Какой компонент затрагивает и как]
+
+## 2. Обоснование и evidence
+
+### 2.1 Поддерживающие работы
+
+| Статья | Метод | Результат | Применимость |
+|:-------|:------|:----------|:-------------|
+| [[P{N}_...]] | ... | R@1 = ...% | Прямая / Косвенная |
+| [[P{N}_...]] | ... | ... | ... |
+| [[R{N}_...]] | ... | ... | ... |
+
+### 2.2 Механистическое обоснование
+
+[1-2 абзаца: почему данный метод ДОЛЖЕН работать в контексте NADEZHDA. Ссылки на конкретные результаты из таблицы выше. Формулы при необходимости.]
+
+### 2.3 Противоречащие данные
+
+[Статьи или факты, которые могут опровергнуть гипотезу. Если нет — явно указать "Прямых противоречий в литературе не выявлено".]
+
+## 3. Фальсифицируемый тест
+
+| Параметр | Значение |
+|:---------|:---------|
+| **Baseline** | [Метод/эксперимент для сравнения] |
+| **Метрика** | [R@1, R@5, R@10, AP, latency, FLOPs] |
+| **Датасет** | [University-1652 / CVUSA / CVACT / VIGOR / SUES-200] |
+| **Threshold** | [Минимальный прирост для подтверждения: ΔR@1 ≥ X%] |
+| **Статистика** | [3 повтора, 95% CI, paired t-test p < 0.05] |
+| **Подтверждение** | Результат > Threshold на ≥ 2 датасетах |
+| **Опровержение** | Результат ≤ Baseline или Feature Pollution (ухудшение L_task) |
+
+## 4. Экспериментальный план
+
+### Этап 1: Подготовка [N дней]
+- [ ] [Действие 1]
+- [ ] [Действие 2]
+
+### Этап 2: Реализация [N дней]
+- [ ] [Действие 1]
+- [ ] [Действие 2]
+
+### Этап 3: Оценка [N дней]
+- [ ] [Действие 1]
+- [ ] Аблация: поочерёдное отключение компонентов
+- [ ] Кросс-доменный тест: train на [X] → test на [Y]
+
+### Этап 4: Анализ [N дней]
+- [ ] Сравнительная таблица с baseline
+- [ ] Визуализация feature maps / attention maps
+- [ ] Запись результатов в `3_work/`
+
+**Общий таймлайн:** [N недель]
+
+## 5. Допущения
+
+1. [Вычислительное допущение: напр., RTX 4090 24GB достаточно для обучения]
+2. [Допущение о данных: напр., University-1652 репрезентативен для real-world]
+3. [Архитектурное допущение: напр., weight-sharing не деградирует при данном capacity gap]
+
+## 6. Математическая формализация
+
+[Формулы ключевых компонентов в LaTeX:]
+
+$$L_{\text{total}} = \lambda_1 L_{\text{task}} + \lambda_2 L_{\text{...}} + ...$$
+
+[Описание каждого компонента с размерностями тензоров.]
+
+## 7. Связи с другими гипотезами
+
+| Тип связи | Гипотеза | Описание |
+|:----------|:---------|:---------|
+| Расширяет | [[HYP_...]] | [Как развивает предыдущую гипотезу] |
+| Противоречит | [[HYP_...]] | [В чём конфликт] |
+| Дополняет | [[HYP_...]] | [Как сочетается] |
+
+## 8. Лог статуса
+
+- YYYY-MM-DD: Черновик создан (Claude, `/generate-hypothesis`)